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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.12 No.2
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 162 - 170 (9page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2023.12.2.162
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This paper proposes a method to segment plant leaves using knowledge distillation. Unlike the existing knowledge distillation method aimed at lightening the model, we use knowledge distillation to achieve good performance even with a small amount of dataset. Plants have many leaves, and each leaf is very small. Therefore, the leaf instance segmentation is performed based on spatial embedding. The teacher network is trained with a large dataset and then distills its segmentation knowledge into the student network. Two types of knowledge are distilled from the teacher network: attention distillation and region affinity distillation. The results of the experiment demonstrate that better instance segmentation can be achieved when knowledge distillation is used.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Dataset for Instance Segmentation
4. The Proposed Method
5. Experimental Results
6. Conclusion
References
참고문헌 (32)
참고문헌 신청
Bell, Jonathan, and Hannah M. Dee. "Leaf segmentation through the classification of edges." arXiv preprint arXiv:1904.03124. 2019.
Dobrescu, Andrei, Mario Valerio Giuffrida, and Sotirios A. Tsaftaris. "Leveraging multiple datasets for deep leaf counting." Proceedings of the IEEE international conference on computer vision workshops. 2017.
Drees, Lukas, et al. "Temporal prediction and evaluation of Brassica growth in the field using conditional generative adversarial networks." Computers and Electronics in Agriculture 190 (2021): 106415.
Aich, Shubhra, and Ian Stavness. "Leaf counting with deep convolutional and deconvolutional networks." Proceedings of the IEEE international conference on computer vision workshops. 2017.
Kuznichov, Dmitry, et al. "Data augmentation for leaf segmentation and counting tasks in rosette plants." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition workshops. 2019.
Dobrescu, Andrei, Mario Valerio Giuffrida, and Sotirios A. Tsaftaris. "Leveraging multiple datasets for deep leaf counting." Proceedings of the IEEE international conference on computer vision workshops. 2017.
Drees, Lukas, et al. "Temporal prediction and evaluation of Brassica growth in the field using conditional generative adversarial networks." Computers and Electronics in Agriculture 190 (2021): 106415.
Aich, Shubhra, and Ian Stavness. "Leaf counting with deep convolutional and deconvolutional networks." Proceedings of the IEEE international conference on computer vision workshops. 2017.
Kuznichov, Dmitry, et al. "Data augmentation for leaf segmentation and counting tasks in rosette plants." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition workshops. 2019.
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